Gemini 4 Argon：為解決你最棘手的難題而生

今天，我們宣布將 Gemini 4 Argon 透過 Gemini API 開放給全球的開發者與企業使用；Google AI 方案的訂閱用戶¹也可在 Google Antigravity、Gemini 應用程式以及 Google 搜尋的 AI 模式中體驗我們最新的前沿模型。

Argon 擅長在真實環境中應對各領域複雜且需深入處理的長期任務，涵蓋程式開發、金融、法律、資安與科學等領域。在執行多步驟任務時，Argon 展現了極高的精準度與分析深度，不僅在跨領域的基準測試中全面超越現有的前沿模型，更在評估模型於金融、程式編寫、法律與稅務等關鍵經濟領域實力表現的「Vals 指數（Vals Index）」中高居第一。

這款全新模型於今日正式推出，並以優惠價²上市：每百萬輸入詞元（Token）為 2 美元，每百萬輸出詞元為 10 美元，快取輸入詞元的價格則比一般輸入詞元便宜 95%。

Google 內部團隊、企業客戶與研究社群已開始導入 Argon，並在各大領域發揮實質的影響力，包括：

• 解決大型程式碼庫重構與最佳化等重大工程難題
• 最佳化法律、金融與科學等領域的企業工作流程
• 尋找並修補關鍵的資安漏洞
• 推動量子運算、核融合與生命科學等領域的全新突破

 

解決複雜的工程任務

在 Google 內部，我們已經開始運用 Argon 來處理最棘手的工程難題。過去幾週以來，軟體工程團隊交付高品質程式碼的速度創下了歷來新高。透過在 Antigravity 中導入 Argon，團隊成功將 AI 代理提交程式碼的比例提升了 35% 以上，同時將需要回覆程式碼的情形降低了近三分之一。

• 梳理 Chrome 瀏覽器功能程式碼：Chromium 擁有高達 4,000 萬行的龐大程式碼庫，Argon 協助 Chrome 團隊將核心網頁處理機制，從約 600 萬行的舊版功能模組中抽離拆分。透過每次分批提交乾淨俐落的程式碼變更，Argon 協助團隊在短短數週內，便完成了原本需耗時數月、跨越數百個檔案的程式碼架構重構（refactor）。對全球數十億 Chrome 使用者而言，這代表運作中的分頁、側邊面板或浮動視窗在彼此切換拖曳時，將不再需要重新載入網頁，徹底消除了許多常見的瀏覽器當機問題。

• 數小時內最佳化正式環境的 Python 程式碼：負責打造企業級代理核心框架的 Google 開源「代理程式開發套件」（ADK）團隊，藉由 Antigravity 中的 Argon 大幅突破了效能瓶頸。團隊只提供給 Argon 一份 .agents/skills 規則指南，並留下一段話作為任務目標：在不影響既有應用的前提下，徹底消除框架自身的系統負擔（overhead）。Argon 趁夜間自主分析運作並提出一系列最佳化解法，成果現已正式合併至 google/adk-python 開源專案，成功將長工作階段的記憶體準備時間縮短 40%，冷啟動匯入（cold imports）速度也提升了 21%。

• 大幅加速開源量子化學運算：xTB 是科學家在預測分子 3D 結構、加速篩選新藥與新材料時的核心開源工具。透過 Antigravity 中的 Argon，研究團隊讓 xTB 預測分子結構的速度提升了 2.3 倍，尋找分子最佳立體構型的構象搜尋（conformer search）效率也增快 1.8 倍。這些最佳化程式碼目前皆已正式合併至 GitHub 上的 xTB 官方專案。

• 讓開源模型 Gemma 速度提升近三倍：過去通常需耗費數個月的工程，我們透過 Argon ，僅花費短短幾天就在 A100 上利用 vLLM 實現了 2.85 倍的端到端推論加速。在 Gemma 4 E2B 上，處理速度從每秒約 3.79 萬個詞元大幅躍升至超過 10.8 萬個詞元，且輸出成果維持 100% 一致。若想了解從注意力微調到推測解碼等詳細最佳化內容，歡迎參考我們提交的上游拉取請求。

• 實現複雜的 3D 視覺化開發：相較於先前的 Gemini 模型，Argon 在空間推理、數學精準度與視覺程式開發上都有大幅躍進。Google 內部團隊現在能直接在 Antigravity 中使用 /goal 等斜線指令，搭配自訂技能與多代理協同運作的提示詞，讓 Argon 用原生純程式碼快速產出複雜的 3D 視覺化原型、高擬真遊戲與流暢的互動動畫，而且無需依賴繁複套件，就能直接在瀏覽器裡即時渲染呈現。

 

革新企業核心工作流程

Argon 融合了頂尖的邏輯推理、敏銳的視覺感知、更廣闊的專業領域知識，以及在法律、金融、科學與程式編寫上的文本產出能力，特別適合處理容錯率極低的高風險專業工作。它的溝通清晰有條理，會主動隨時與你同步最新進度，在遵從寫作風格與指令時，表現也比歷代 Gemini 模型更加穩定可靠。此外，Argon 的回答更加直接俐落，減少了模稜兩可的模糊說詞，不會反覆說無意義的贅詞，更徹底告別了空洞的陳腔濫調。

搶先體驗 Argon 的企業客戶與新創夥伴已經透過這個模型取得顯著成效。在兼顧嚴密事實查核的前提下，Argon 充分發揮推理與多模態實力，在深度解析複雜圖文文件、長期趨勢數據分析以及打造互動式分析沙盒等任務中，都展現出極高的水準。

 

與領域專家深度協作，擴大影響力

研究人員、工程師與資安專家正透過 Argon，持續推進資安、科學、數學與機器人領域的技術邊界。Argon 不僅能協助前線防護人員與研究學者驗證各類假說，更能自動稽核重要系統的程式碼庫與形式化證明，及早發現那些極為隱蔽的零日漏洞與深層邏輯缺陷。

 

將頂尖的資安防護能力帶給更多值得信賴的第一線團隊

從今天開始，我們進一步將支援範圍擴展至 Fairwind 計畫中數百個受信任的資安夥伴。

Wiz 在免費守護公共基礎設施的「Scan for Good」公益計畫中，率先導入了 Argon 模型。在醫療照護等極需嚴密資安保護的關鍵領域，Argon 也充分展現了價值：它把多個看似分散的複雜弱點拼湊起來分析，及時幫團隊抓出一個嚴重的安全破口，成功阻止外部人士越權下載系統檔案，避免核心金鑰外洩及醫療軟體遭人接管。這項防護不僅成功揪出漏洞，更實質為數十萬名病患守護了隱私紀錄。

 

開創前所未有的科學突破

Argon 已開始為科學界帶來實質的影響力，協助跨領域的科學家與專家探索：

●   量子運算：Argon 正在協助研究團隊加速量子錯誤更正與演算法設計的研發進展。為了讓錯誤解碼機制能即時跟上量子硬體的運作節奏，Argon 將內部版本的機器學習解碼器 AlphaQubit，改寫轉換為單一且高度最佳化的硬體核心（hardware kernel），讓推論吞吐量幾近翻倍；這讓我們能在滿足嚴格即時反應門檻的同時，部署規模更大、能力更強的模型，並擴展至更大型的量子設備。此外，Argon 也大幅降低了量子副程式的時空成本（spacetime costs）。以近期量子模擬演算法的核心運算單元 arcsin 為例，Argon 所編寫、並在 Lean 系統中通過形式化驗證的版本，比起已發表的量子 CORDIC 基準快了 100 倍以上，為未來打造標準化的最佳化量子電路標準函式庫邁出了關鍵一步。

●   核融合：構造極度精密的「仿星器（Stellarator）」被視為實現無窮潔淨核融合能源的熱門選項之一，但要為其最佳化 3D 磁場分佈向來相當困難。自 1967 年以來，物理學界長年抱持「格拉德猜想（Grad’s conjecture）」，認為不可能為這些磁場找出精確的數學解；直到近期包含馬里蘭大學 Matt Landreman 教授在內的研究，才陸續提出少數反例。如今，Google 團隊與 Landreman 教授合作，進一步推導出更廣泛的格拉德猜想反例。這些全新解法為全球核融合研究社群提供了可靠的基準，能用來驗證仿星器的模擬演算法，成為未來打造新一代核融合反應爐的關鍵工具。

●  酵素設計：傳統上要設計出具備精準反應特性的酵素極度耗時，往往得花費數個月微調專屬模型並逐一篩選候選分子。「絲胺酸酯酶（Serine esterases）」是一種能切斷目標分子酯鍵的酵素，廣泛應用於環保回收、藥品製造、生質燃料與清潔劑等領域。我們的科學家與 Argon 攜手合作，針對指標性目標分子 4MU-acetate（酯鍵被切斷後會在紫外線下發光）進行酵素設計。在短短數小時內，Argon 就自主彙整相關數據、完成模型微調，並依據生物化學原理設定篩選機制，最終產出 5 款全新酵素設計；隨後的實驗室測試更證實，這 5 款設計全數具備強大的催化活性。如此高速且流暢的生成流程，印證了 Argon 在生物製造、綠色化學與新藥開發領域大幅加速研發進程的極大潛力。

為了進一步推動研究，我們將提供 1 萬名科學家免費使用 Google Antigravity 最高用量等級 6 個月的機會（採滾動式審核），現在已經開放申請。

 

加速機器人技術發展

Argon 結合了先進的視覺語意推理、深層物理認知與自主程式碼生成能力，不僅為機器人技術架構開創了全新工作流程，也加速推動實體通用人工智慧（Physical AGI）的發展。這項重大突破在具身推理（Embodied Reasoning, ERQA）基準測試中得到了驗證，這個測試會評估模型在 3D 環境中理解並解決物理與空間問題的能力；而單憑邏輯推理，Argon 就以 87% 的高分超越了現有所有主流前沿模型。

為了展現這些能力在現實中的運用，我們測試了 Argon 是否能單靠「觀看」就學會從未接觸過動作。在一次內部測試中，Argon 只觀看了一段人類玩布袋球（Cornhole）的側拍影片，便自行建立起環境的 3D 空間座標、計算出全身關節所需的運動軌跡，並自動撰寫出模擬程式碼。當這套程式碼部署到 Apptronik 的 Apollo 人形機器人上時，機器人在真實世界的測試中，隨即連續精準投進了 7 顆沙包。

這套「從影片到模擬、再到實體（Video-to-Sim-to-Real）」的運作流程，將原本耗時數週的人工模擬建模大幅縮短至短短數小時，讓普通的日常影片都能化為實體 AI 取之不盡、可無限擴充的訓練場。歡迎前往我們的開發者部落格，進一步了解這項技術如何加速機器人開發的腳步。

 

秉持安全與負責任的原則開發Argon

對 Google 來說，安全性與信任防護始終是模型開發的核心。由於 Argon 的能力極為強大，我們特別與多家第三方夥伴共同評估 Argon 的進階能力與安全防禦機制的強度。Gemini 4 Argon 的登場也代表了我們迄今最全面、最嚴謹的安全與防護體系：

• 防範濫用與越獄（Jailbreak）攻擊：那些能協助專家修補醫療系統破口、加速生物工程研究的強大程式與科學能力，一旦落入有心人士之手，同樣伴隨極大風險。在《前沿安全架構》（Frontier Safety Framework）規範下，我們針對 Argon 在各大領域的能力進行全面評估，並部署了結合防止越獄、即時監控與強制執行的多層次防禦體系。這大幅提升了模型的安全韌性，例如在外部團隊進行的生物安全紅隊演練中，Argon 成功解鎖的測試子任務不到 1%。此外，面對編寫攻擊程式碼或處理危險生物材料等指示，Argon 拒絕執行的表現顯著優於前代模型；在嚴格的對抗性壓力測試中，違規次數更大幅降低了近五成、呈現近 2 倍的降幅，表現遠勝以往版本。

• AI 代理對齊與即時監控：隨著 AI 代理具備更強大的問題解決能力，我們必須確保它們在遇到權限受限或測試卡關等阻礙時，不會為了急於交差而擅自抄捷徑。

1. 首先，我們訓練 Argon 尊重系統邊界、誠實回報異常或失敗結果，並在執行不可逆的關鍵步驟前暫停，主動等待人工確認。在讓模型全力發揮的程式碼基準測試中，Gemini 4 Argon 嘗試走捷徑的比例降至僅 2%，創下歷來最佳紀錄。

1. 其次，我們打造了一套自動化的「未對齊（Misalignment）監控系統」，逐步審視 AI 代理的推理思路與實際動作，即時察覺並阻擋非預期的規避行為。我們在內部部署、能力評估與強化學習訓練中皆導入了這套機制，同時在訓練期間嚴格避免懲罰模型的思考過程，確保其推理邏輯始終透明、可被有效監督。

• 防禦提示注入攻擊：當 AI 代理瀏覽網頁、閱讀信件或檢視程式碼時，可能會遭遇隱藏在其中的惡意指令，試圖綁架或篡改原本的任務。透過對抗性訓練與自動化紅隊演練，Argon 在 Gray Swan 的間接提示注入攻擊基準測試中領先業界；在多達 15 輪的自適應攻擊測試下，將攻擊成功率大幅降低至 0.7%。

 

立即開始使用

得益於 Gemini API 提供的業界頂尖 100 萬（1M）統一輸入輸出 Token 上限，Argon 能處理更長、更密集的任務，解決高難度的科學、程式與 Agent 問題。歡迎閱讀我們的開發者文件，了解全新的接續協定（continuation protocol）並完成設定。Argon 今日起於全球同步推出： 

• 開發者： 可以在 Google Studio 與 Android Studio 中使用付費版 Gemini API；Google Ultra 訂閱者也可以直接在 Google Studio 及 Agent 開發平台 Google Antigravity 中開始建置。
• 企業用戶： 可以透過 Gemini for Business、Gemini API 以及 Google Antigravity 體驗 Argon。
• 科學家與研究人員： 申請免費使用 Google Antigravity 最高等級 6 個月（採滾動式審核），現在已開放申請。
• 網路安全防禦專家： 申請加入 Fairwind Program，即有機會取得未設網路安全防護限制的 Argon 存取權限（採滾動式審核）。
• 一般使用者： 如果你是 Google Ultra 或 Pro 訂閱者，今天起即可在 Gemini 應用程式以及搜尋的進階模式中直接體驗。

 

_{(本文作者：Google DeepMind 資深副總裁暨 Google 首席 AI 架構師 Koray Kavukcuoglu)}

 

 

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